В статье исследуется роль интеллектуальных систем и цифровых технологий в оценке и развитии экспортного потенциала регионов Узбекистана в условиях международной интеграции. Проанализированы текущие проблемы и предложены рекомендации по эффективному внедрению цифровых инструментов для устойчивого роста экспорта.
В статье предлагается информационная система, предназначенная для автоматического распознавания кожных заболеваний, в частности меланомы, на основе дермоскопических изображений. Архитектура системы построена на интеграции фреймворков Laravel и Django через RESTful API и реализована в модульной и масштабируемой структуре. В статье проанализированы технологические преимущества, функциональные возможности и эффективность применения в медицинской практике.
В данной статье рассматриваются роль и значение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в процессе оцифровки архивных документов в Узбекистане. Перевод архивных материалов в электронный формат обеспечивает их сохранность, возможность повторной обработки и открытый доступ для широкой общественности. В статье представлены информационные системы, внедрённые агентством «Узархив», и раскрываются особенности применения ИИ в этих системах. Также проведён сравнительный анализ передового международного опыта таких стран, как США, Великобритания, Южная Корея, Китай и другие европейские государства — с акцентом на правовую базу, цифровую инфраструктуру и использование ИИ в архивной сфере. В завершение приведены практические рекомендации по дальнейшему развитию системы цифровых архивов в Узбекистане.
В данной статье рассматривается процесс цифровизации научного наследия Физико-технического института, включая его исторически значимые открытия и разработки. Анализируются возможности визуализации научных данных и создания интерактивных образовательных ресурсов с использованием современных цифровых технологий. В исследовании также предлагаются практические рекомендации по интеграции цифрового контента в образовательный процесс.
В данном исследовании представлен передовой подход к оптимизации систем нечеткого вывода (СНВ) с использованием генетических алгоритмов (ГА) -мощного эволюционного метода, вдохновленного естественным отбором. Традиционная разработка FIS основана на эвристической настройке базы правил и функций релевантности, что может быть неэффективным. Это исследование позволяет систематически оптимизировать базу правил СНВ, что повышает точность, гибкость и надежность систем принятия решений. Экспериментальные результаты показывают, что сложность базы правил значительно снижается при сохранении производительности системы. В исследовании также подчеркивается важность таких операторов ГА, как отбор, кроссинговср и мутация, для достижения глобальной оптимальности. Такая интеграция помогает разрабатывать интеллектуальные системы, способные адаптироваться к реальным ситуациям, обеспечивая многообещающие результаты для экспертных систем, приложений автоматизации и управления.
Использование технологий искусственного интеллекта в преподавании математики и теории вероятностей повышает качество обучения, делает его более доступным и увлекательным для студентов. Применение персонализированного подхода, интерактивных методов и геймификации способствует развитию аналитического мышления и самостоятельных навыков у обучающихся.
В статье рассматриваются ключевые аспекты внедрения искусственного интеллекта в образовательный процесс. На примере разработки онлайн-курса по базам данных показано практическое применение искусственного интеллекта: генерация материала, автоматическая проверка заданий, чат-бот и др. Особое внимание уделяется роли искусственного интеллекта, как инструмента поддержки для преподавания.
Рассматриваются модели управления организацией, даются понятия бизнес модели и операционной модели. Показывается роль и место систем ИИ в принятии решений в операционной деятельности организацией.
С помощью современных технологий и технологий больших данных также становится сложно реализовать большие объемы текстов на узбекском языке. Обучение языковых моделей из больших корпусов, извлечение содержательной информации из чатов в реальном времени, семантическое индексирование текстов и создание поисковых систем — все это теперь реализуется посредством интеграции таких платформ, как Hadoop, Spark, NoSQL, Kafka и Elasticsearch.
В докладе рассмотрены вопросы создания систем поиска научнообразовательной информации на основе интеграции модулей, основанных на методах искусственного интеллекта. Актуальность проблемы диктуется необходимостью повышения оперативности поиска информации в базах данных для решения научных, образовательных и технологических проблем.
В статье рассматривается роль цифровых технологий и искусственного интеллекта в современном мире, особенно в контексте их влияния на мировую экономику. Обсуждаются теоретические аспекты применения искусственного интеллекта в науке, образовании и промышленности, а также практические примеры успешного внедрения цифровых технологий в экономические процессы.
